每經(jīng)記者｜朱成祥    每經(jīng)編輯｜董興生    

3月30日，智元機器人在上海張江數(shù)采中心舉行第10000臺機器人下線儀式。

智元機器人聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁、CTO彭志輝表示，機器人不同于消費電子。對機器人而言，任何一點微小的故障都會在實際運行中被無限放大，可能造成人員受傷、環(huán)境破壞，后果非常嚴重。

因此，在彭志輝看來，批量交付意味著公司建立了一套可復(fù)制、可驗證的工業(yè)級質(zhì)量體系。

彭志輝 圖片來源：主辦方供圖

規(guī)模化帶來物理AI的進化

關(guān)于10000臺機器人本體的制造難度，彭志輝認為，規(guī)?；旧砭褪亲铍y的技術(shù)問題之一。

他表示，本體制造能力的躍升，在于從結(jié)構(gòu)設(shè)計開始就要考慮量產(chǎn)設(shè)計，核心零部件需要能夠批量供應(yīng)，包括自研關(guān)節(jié)、靈巧手等。此外，整機裝配需要完成系統(tǒng)級進化，包括測試體系、質(zhì)量體系等，需要質(zhì)量與一致性的平衡及產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同。

在彭志輝看來，智元能夠率先下線1萬臺機器人，說明本體制造能力已經(jīng)完成從“手工作坊”到“工業(yè)級標準”的整體躍升。這也帶動了產(chǎn)業(yè)鏈升級，比如減速器、傳感器、電池、線束等。

此外，規(guī)?；瘞淼母俏锢鞟I（人工智能）的進化。彭志輝表示，隨著1萬臺機器人的下線，身體和大腦開始同步進化。因為每一臺機器人下線后，都會成為數(shù)字AI與物理世界的通用接口。這些機器人會被部署到汽車制造產(chǎn)線、3C電子制造車間，開始真正在真實場景里運行運轉(zhuǎn)，持續(xù)收集數(shù)據(jù)。

所以，當1萬臺機器人真正在真實場景里工作時，所提供的是真實環(huán)境高價值的數(shù)據(jù)，不再是在開發(fā)階段模擬器里運行，而是擁有了一手真實環(huán)境的數(shù)據(jù)，這些都是真實的物理反饋，這些數(shù)據(jù)會幫助公司更好地訓(xùn)練基座模型，讓模型更加泛化、更加實用。

彭志輝提到，這就是“數(shù)據(jù)飛輪”價值，機器人會越用越聰明，但前提是要把它用起來，在真實場景里用起來。場景的泛化能力更強，反過來會推動公司部署更多的場景拓展，1萬臺是讓“智元飛輪”徹底轉(zhuǎn)起來非常重要的關(guān)鍵節(jié)點。

大腦、本體的瓶頸還有哪些？

盡管已有1萬臺機器人本體下線，但當下本體還有哪些瓶頸需要解決？

彭志輝表示，靈巧手硬件目前還是很大的瓶頸，需要非常高自由度、高負載，有很強的感知能力。比如觸覺做得非常好，同時又要低成本。這幾點在工程上是矛盾的，現(xiàn)在硬件方案還沒有收斂，智元也在嘗試不同的技術(shù)路徑、新的結(jié)構(gòu)設(shè)計方案、新的傳感器選型，試圖在性能和成本之間找到平衡。

圖片來源：主辦方供圖

關(guān)于人形機器人“大腦”的發(fā)展，彭志輝認為，機器人大腦的進化是主旋律，為什么這幾年人形機器人會這么火？并不是因為本體有突飛猛進的黑科技，而是因為AI和大模型的發(fā)展。“但早期在大腦這塊更多是用類似ACT（Action Chunking with Transformers）這樣的技術(shù)，它能解決序列生成的問題，但本質(zhì)上還是偏動作預(yù)測?！?/p>

“現(xiàn)在學(xué)術(shù)界、工業(yè)界主流的趨勢全面轉(zhuǎn)向了VLA（視覺語言動作），基于大模型的VLA技術(shù)。這不僅是換個模型架構(gòu)的問題，而是讓我們真正開始嘗試去延續(xù)大語言模型所謂的Scaling law（規(guī)模定律），堆規(guī)模、堆數(shù)據(jù)、堆算力，希望讓機器人的通用智能涌現(xiàn)出來。這是大范式的轉(zhuǎn)變。”彭志輝說。

同時，技術(shù)正持續(xù)迭代，未來的世界模型也會發(fā)揮很重要的作用，能讓機器人像人類一樣做反事實推演。彭志輝解釋，人類做一件事情的時候會先在腦海里推演動作帶來的后果，再動態(tài)調(diào)整自己的策略，而不只是看到什么就做什么，這是從感知到反應(yīng)，從認知到規(guī)劃的根本性跨越，當然還需要技術(shù)的不斷迭代和演進。

智元已下線萬臺機器人，那么下一個里程碑會是什么？

在彭志輝看來，如果說1萬臺是規(guī)?；钠瘘c，那么下一個目標是真正大規(guī)模部署落地。讓機器人從工業(yè)場景走向商業(yè)閉環(huán)，從單一場景走向真正的通用智能。